อัตราอุบัติการณ์คืออะไร? (คำจำกัดความ & #038; ตัวอย่าง)

อัตราส่วนอุบัติการณ์ ช่วยให้เราสามารถเปรียบเทียบอัตราการอุบัติการณ์ระหว่างสองกลุ่มที่แตกต่างกัน

ตัว อย่าง เช่น สมมติ ทราบ กัน ว่า ผู้ สูบ บุหรี่ เป็น มะเร็ง ปอด ในอัตรา 7 ต่อ 100 คน ปี.

ในทางกลับกัน สมมติว่าเป็นที่รู้กันว่าผู้ไม่สูบบุหรี่จะเป็นมะเร็งปอดในอัตรา 1.5 ต่อ 100 คนต่อปี

เราจะคำนวณอัตราส่วนอุบัติการณ์ (มักเรียกสั้น ๆ ว่า IRR) ดังนี้

• IRR = อัตราอุบัติการณ์ในผู้สูบบุหรี่ / อัตราอุบัติการณ์ในผู้ไม่สูบบุหรี่
• IRR = (7/100) / (1.5/100)
• ผลตอบแทน = 4.67

เราจะตีความค่านี้ดังนี้: อัตรามะเร็งปอดในกลุ่มผู้สูบบุหรี่สูงกว่าผู้ไม่สูบบุหรี่ถึง 4.67 เท่า

วิธีการตีความอัตราส่วนอุบัติการณ์

ต่อไปนี้เป็นวิธีการตีความอัตราส่วนอุบัติการณ์ (IRR):

IRR น้อยกว่า 1: สิ่งนี้บ่งชี้ว่าอัตราเหตุการณ์ในกลุ่มที่สัมผัสต่ำกว่าในกลุ่มที่ไม่ได้รับแสง

ตัวอย่างเช่น หากผู้สูบบุหรี่เป็นมะเร็งปอดในอัตรา 7 ต่อ 100 คน-ปี และผู้ไม่สูบบุหรี่เป็นมะเร็งปอดในอัตรา 10 ต่อ 100 คน-ปี ดังนั้น IRR จะเป็น 7/10 = 0.7

ซึ่งหมายความว่าผู้สูบบุหรี่จะประสบกับอุบัติการณ์นี้ (มะเร็งปอด) น้อยกว่าผู้ไม่สูบบุหรี่

IRR เท่ากับ 1: สิ่งนี้บ่งชี้ว่าอัตราเหตุการณ์จะเท่ากันระหว่างอัตราของกลุ่มที่สัมผัสและของกลุ่มที่ไม่ได้รับแสง

ตัวอย่างเช่น หากผู้สูบบุหรี่เป็นมะเร็งปอดในอัตรา 7 ต่อ 100 คน-ปี และผู้ไม่สูบบุหรี่เป็นมะเร็งปอดในอัตรา 7 ต่อ 100 คน-ปี ดังนั้น IRR จะเป็น 7/7 = 1

ซึ่งหมายความว่าผู้สูบบุหรี่จะได้รับผลกระทบจากมะเร็งชนิดนี้ (มะเร็งปอด) บ่อยพอๆ กับผู้ไม่สูบบุหรี่

IRR มากกว่า 1: สิ่งนี้บ่งชี้ว่าอัตราเหตุการณ์ในกลุ่มที่สัมผัสจะสูงกว่าในกลุ่มที่ไม่ได้รับแสง

ตัวอย่างเช่น หากผู้สูบบุหรี่เป็นมะเร็งปอดในอัตรา 7 ต่อ 100 คน-ปี และผู้ไม่สูบบุหรี่เป็นมะเร็งปอดในอัตรา 1.5 ต่อ 100 คน-ปี ดังนั้น IRR จะเป็น 7/1.5 = 4.67

ซึ่งหมายความว่าผู้สูบบุหรี่มักเผชิญกับอุบัติการณ์นี้ (มะเร็งปอด) มากกว่าผู้ไม่สูบบุหรี่

เหตุใดอัตราส่วนอุบัติการณ์จึงมีประโยชน์

อัตราส่วนอุบัติการณ์เป็นการวัดที่มีประโยชน์เนื่องจากตีความได้ง่ายมากและช่วยให้เราเข้าใจได้ทันทีว่าการสัมผัสกับบางสิ่งเพิ่มหรือลดอัตราการอุบัติการณ์หรือไม่

ตัวอย่างเช่น การรู้ว่า IRR ของการสูบบุหรี่คือ 4.67 บอกเราว่ามะเร็งปอดเกิดขึ้นกับผู้สูบบุหรี่บ่อยกว่าผู้ที่ไม่สูบบุหรี่

นอกจากนี้เรายังทราบด้วยว่ายิ่งค่า IRR สูง อัตราส่วนของเหตุการณ์ในกลุ่มที่สัมผัสก็จะยิ่งสูงขึ้นเมื่อเทียบกับกลุ่มที่ไม่ได้รับแสง

ในทางกลับกัน ยิ่ง IRR ใกล้ 1 มากเท่าใด อัตราอุบัติการณ์ระหว่างกลุ่มที่สัมผัสและกลุ่มที่ไม่ได้รับสัมผัสก็จะยิ่งน้อยลงเท่านั้น

ตัวอย่าง: การคำนวณอัตราส่วนอุบัติการณ์

สมมติว่าแพทย์รวบรวมข้อมูลว่าบุคคลต่างๆ เป็นโรคบ่อยเพียงใด โดยพิจารณาจากค่าดัชนีมวลกาย (ดัชนีมวลกาย)

ตารางต่อไปนี้สรุปข้อมูล:

เมื่อใช้ตารางนี้ เราจะคำนวณเมตริกต่อไปนี้ได้

อัตราส่วนอัตราการเกิด (BMI > 30) เทียบกับ (BMI 25-30) = 1.48 / 1.12 = 1.32

• การตีความ: อัตราการเกิดโรคในบุคคลที่มีค่าดัชนีมวลกาย> 30 จะสูงกว่าอัตราในบุคคลที่มีค่าดัชนีมวลกายระหว่าง 25 ถึง 30 1.32 เท่า

อัตราส่วนอัตราการเกิด (BMI > 30) เทียบกับ (BMI < 25) = 1.48 / 0.54 = 2.74

• การตีความ: อัตราการเกิดโรคในบุคคลที่มีค่าดัชนีมวลกาย> 30 จะสูงกว่าอัตราในบุคคลที่มีค่าดัชนีมวลกายน้อยกว่า 25 ถึง 2.74 เท่า

อัตราส่วนอัตราการเกิด (BMI 25-30) เทียบกับ (BMI < 25) = 1.12 / 0.54 = 2.07

• การตีความ: อัตราโรคในบุคคลที่มีค่าดัชนีมวลกายระหว่าง 25 ถึง 30 สูงกว่าอัตราในบุคคลที่มีค่าดัชนีมวลกายต่ำกว่า 25 ถึง 2.07 เท่า

แหล่งข้อมูลเพิ่มเติม

ต้องเสียหายขนาดไหน? (คำจำกัดความและตัวอย่าง)
หมายเลขที่จำเป็นในการทำร้ายเครื่องคิดเลข